一种可解释性的皮肤癌分类方法、装置、介质及设备

文档序号:34183612发布日期:2023-05-17 10:31阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种可解释性的皮肤癌分类方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的可解释性的皮肤癌分类方法,其特征在于,对所述皮肤病变图像进行预处理,得到处理后皮肤病变图像,包括:

3.根据权利要求1所述的可解释性的皮肤癌分类方法,其特征在于,将所述皮肤病变图像输入至efficientnet-b1网络中,得到第二预分类结果,包括:

4.根据权利要求1所述的可解释性的皮肤癌分类方法,其特征在于,所述元数据包括:

5.根据权利要求2所述的可解释性的皮肤癌分类方法,其特征在于,对所述调整后图像进行图像增强,包括:

6.一种可解释性的皮肤癌分类装置,其特征在于,包括:

7.根据权利要求6所述的可解释性的皮肤癌分类装置,其特征在于,所述预处理单元包括:

8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被一个或多个处理器执行时,实现如权利要求1至5任一项所述的可解释性的皮肤癌分类方法。

9.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器和一个或多个处理器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被所述一个或多个处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的可解释性的皮肤癌分类方法。


技术总结
本发明公开了一种可解释性的皮肤癌分类方法、装置、介质及设备,涉及数据识别技术领域,提高了识别、分类的准确性;同时具有可解释性,有助于获得皮肤科医生的信任。方案为:获取皮肤病变数据;将其划分为训练集和验证集;对皮肤病变图像进行预处理;构建图像分割神经网络,并将训练集输入进行训练;使用验证集对其进行验证,确定图像分割模型;将处理后皮肤病变图像输入至图像分割模型进行分割;提取特征;将元数据和特征输入至SHAP‑NET网络中,得到第一预分类结果;将皮肤病变图像输入至EfficientNet‑B1网络中,得到第二预分类结果;将第一预分类结果和第二预分类结果输入至SoftMax函数中,确定最大值为最终分类结果;对分类结果做出解释。本发明用于皮肤癌分类中。

技术研发人员:向萱岭,杨明根,张剑,廖梦羽,杨思涵
受保护的技术使用者:西南石油大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/12
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